Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
Radio Frequency Identification (RFID) is a common term for technologies using micro chips that are able to communicate over short-range radio and that can be used for identifying physical objects. RFID technology already has several application areas and more are being envisioned all the time. While it has the potential of becoming a really ubiquitous part of the information society over time, there are many security and privacy concerns related to RFID that need to be solved. This paper proposes a method which could protect private information and ensure RFID's identification effectively storing face feature information on RFID tag. This method improved linear discriminant analysis has reduced the dimension of feature information which has large size of data. Therefore, face feature information can be stored in small memory field of RFID tag. The proposed algorithm in comparison with other previous methods shows better stability and elevated detection rate and also can be applied to the entrance control management system, digital identification card and others.
In this paper, an efficient feature vector extraction method and MLP neural network are utilized to automatically detect and classify power quality disturbances, where the proposed classification procedure consists of the following three parts: i.e., (i) PQ disturbance detection using discrete wavelet transform. (ii) feature vector extraction from the detected disturbance. using several methods, such as FFT, DWT, Fisher's criterion. etc.. and (iii) classification of the corresponding type of each PQ disturbance by recognizing the pattern of the extracted feature vector. To demonstrate the performance and, applicability of the proposed classification algorithm. some test results obtained by analyzing 10-class PQ disturbances are also provided.
Kim, Jung Sik;Hong, Seongchul;Jang, Yong Ju;Ahn, Jinho
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.15
no.3
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pp.1-5
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2016
In order to apply sub-resolution assist feature (SRAF) in extreme ultraviolet lithography, the maximum non-printing SRAF width and lithography process margin needs to be improved. Through simulation, we confirmed that the maximum SRAF width of 6% attenuated phase shift mask (PSM) is large compared to conventional binary intensity mask. The increase in SRAF width is due to dark region's reflectivity of PSM which consequently improves the process window. Furthermore, the critical dimension error caused by variation of SRAF width and center position is reduced by lower change in diffraction amplitude. Therefore, we speculate that the margin of SRAF application will be improved by using PSM.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.3
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pp.288-293
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2016
Electronic Image Stabilization(EIS) is widely used as a technique for correcting a shake of an image. The case requiring the EIS function has been increased in high magnification thermal image observation on portable military equipment. Projection Algorithm(PA) for EIS is easy to implement but its performance is sensitive to the projection area. Especially, projection profiles of thermal image have very modest change and are difficult to extract image shifts between frames. In this paper, we proposed algorithm to extract a feature image for the thermal image and compared Block Matching Algorithm(BMA) with PA using our proposed feature image. When using our proposed feature image, BMA was simply implemented using FPGA's internal small memory. And we were able to obtain 30 % PSNR improved results compared to PA.
1970년대 초반 이후 반도체 산업의 비약적 발전은 다양한 응용으로 적용되어 여러 분야의 산업들의 성장을 촉진시키고, 번영시켰다. 이런 성장의 중심에서, 반도체 소자의 feature size의 감소는 초소형, 저전력, 고기능 특성을 갖는 소자의 생산을 가능하게 하였으며 이를 기반으로 소자의 재현성, 생산성 증가로 이어져 반도체 산업을 성공시킨 필수적인 요건이 되어 왔다. 실질적으로, 반도체 소자의 feature size는 매 3년마다 약 70%씩 감소해 왔다. 최근에는 반도체 기술 발전의 고속화가 이루어지고 있어 그 속도가 2년 주기로 단축되었다. 이런 현상은 Rayleigh equation으로 도출되었으며, 이것은 유명한 무어의 법칙(Moore's law)의 기본 원리이기도 하다. 이런 반도체 소자의 feature size 감소는 특정 패턴의 선폭에 대한 미세화가 필수적인 요건이며, 미세한 선폭을 형성시키기 위한 노광기술은 feature size 감소의 핵심 기술로 대두되고 있다.(중략)
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.113-118
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2024
Pursuance Sentiment Analysis on Twitter is difficult then performance it's used for great review. The present be for the reason to the tweet is extremely small with mostly contain slang, emoticon, and hash tag with other tweet words. A feature extraction stands every technique concerning structure and aspect point beginning particular tweets. The subdivision in a aspect vector is an integer that has a commitment on ascribing a supposition class to a tweet. The cycle of feature extraction is to eradicate the exact quality to get better the accurateness of the classifications models. In this manuscript we proposed Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method is to secure Principal Component Analysis (PCA) with Naïve Bayes Classifiers. As the classifications process, the work proposed can produce different aspects from wildly valued feature commencing a Twitter dataset.
This study was to find a patient's motive for receiving implant treatment by age and gender using a self-reporting questionnaire survey with adults(men & women) in Woolsan. The result was as follows: 1. As a result of questionnaire survey with 155 patients in total(86 men, 69 women), 24 of 86 men(27.9%) valued the natural mastication feature of dental implant most, that is as similar as natural teeth, while 18 of 69 women(26.1%) had the most priority over the longer life of implant than common dental prostheses. By age, those in their 20s and 30s had a preference to implant treatment because it does not need to pulling out teeth for prostheses, while those in their 40s and over had a priority to the natural mastication feature of implant that is similar as much as natural teeth. By dental treatment, all of respondents said that the natural mastication feature is the most important in getting dental implant. It was founded that whether one can taste food as it is or not is less important, regardless of age or gender. 2. The greatest obstacle to implant surgery was expensive medical fees, 88 of 155 respondents(56.8%), with a fear of surgery itself being the least obstacle. 3. 90.2% of the total respondents said that they will want to receive dental implant treatment if their economy allow.
This paper proposes a new feature extraction algorithm to improve children's speech recognition in Korean. The proposed feature extraction algorithm combines three methods. The first method is on the vocal tract length normalization to compensate acoustic features because the vocal tract length in children is shorter than in adults. The second method is to use the uniform bandwidth because children's voice is centered on high spectral regions. Finally, the proposed algorithm uses a smoothing filter for a robust speech recognizer in real environments. This paper shows the new feature extraction algorithm improves the children's speech recognition performance.
Recently, the use of digital contents and demand have been increased with expanding users of internet. Thus, the importance of digital contents distribution site's has been increased that deal in commercially. The model that measuring acceptance of web sites is studying lively, however, the web sites that dealing and distributing specific goods to be called digital contents have insufficient theoretical base and model about acceptance of customers. Also, the research that acceptance of existing commercial web sites have limitation to explain systematically which influence on acceptance of digital contents distribution sites. Because, those research connect directly the feature of web sites, the purchase of web sites or the feature of buyers and acceptance. For that reason, it's hard to reflect the feature of digital contents. In this research, to measure customers' acceptance of web sites that distribute digital image, it is based on Technology Acceptance Model by Davis. This research find out the significant cause from survey by users of digital image distribution site. and TAM which has been adapted the analyzation of new site's acceptance can explain the state of digital image distribution site use. This research let us know the evaluation of digital image distribution site and operating strategy as a new business model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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